实验金融学

​随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

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Santa Fe Institute（SPl）研究人员Authur， W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron， R.G.Palmer， P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（Artificial Stock Market），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“Asset Pricing Under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

目前实验金融学研究领域主要集中于股票市场与外汇市场。在股票市场研究上，主要有美国 SFI研究所的人工股票市场ASM，ChengChi 大学人工智能与经济研究中心的人造股票市场 AIE-ASM，它们都是在Grossman Stiglitz如预期均衡模型所描述的市场结构基础上发展起来的， 目前两者都能产生与实际股票市场具有相同统计特性的时间序列。不同的地方是在Agent学习机制上，前者是个体学习，后者是社会学习。在外汇市场研究上，主要的是由Si-mon Fraser大学经济系的Jasmina Arifovic教授作出。J.Arifovic在继承了KarehenWallace （1981）关于外汇市场一般均衡理论的基础上，提出了价格空间中的多点均衡理论。

目前，国际上主流经济学派的各种理论模型，显然并不能直接套用到中国股票市场。传统的建模方法及求解技术与中国的实际情况也存在明显的差距。尤其在研究完善金融监管的制度设计方面，更加显得乏力。因此，我们必须积极探索新的研究手段和技术方法，来研究中国资本市场的规范化和制度建设问题。

近年来，人工金融市场微模拟技术作为金融学的一个新的发展分支出现，这可将其称之为实验金融学。即利用计算机建模方法，直接在计算机系统里构建金融市场的仿真模型，模拟市场参与者和监管部门的行为，考察各种监管措施和政策可能产生的市场反应，由此评估政策效果和制度建设的可行性。人工金融市场微模拟技术的发展，对于改善监管、政策制定的科学化，以及金融创新产品的市场效益评估等各个方面，都能起到有力的支持作用。

以微模拟技术为关键技术的实验金融学科，在金融学的应用性研究方面，尤其是规范市场、完善监管和金融创新等方面，相信具有强盛的生命力，值得引起中国金融学界的重视。